想要使用GPU进行加速?那你必须事先了解CUDA和cuDNN「终于解决」

想要使用GPU进行加速?那你必须事先了解CUDA和cuDNN「终于解决」这一期我们来介绍如何在Windows上安装CUDA,使得对图像数据处理的速度大大加快,在正式的下载与安装之前,首先一起学习一下预导知识,让大家知

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这一期我们来介绍如何在Windows上安装CUDA,使得对图像数据处理的速度大大加快,在正式的下载与安装之前,首先一起学习一下预导知识,让大家知道为什么使用GPU可以加速对图像的处理和计算,以及自己的电脑是否可以使用GPU加速。

​写在前面:

在深度学习中,我们常常要对图像数据进行处理和计算,而处理器CPU因为需要处理的事情多,并不能满足我们对图像处理和计算速度的要求,显卡GPU就是来帮助CPU来解决这个问题的,GPU特别擅长处理图像数据,而CUDA(Compute Unified Device Architecture),是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。CUDA™是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构,该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。它包含了CUDA指令集架构(ISA)以及GPU内部的并行计算引擎,安装cuda之后,可以加快GPU的运算和处理速度。

什么是显卡?

显卡(Video card,Graphics card)全称显示接口卡,又称显示适配器,是计算机最基本配置、最重要的配件之一。显卡作为电脑主机里的一个重要组成部分,是电脑进行数模信号转换的设备,承担输出显示图形的任务。显卡接在电脑主板上,它将电脑的数字信号转换成模拟信号让显示器显示出来,同时显卡还是有图像处理能力,可协助CPU工作,提高整体的运行速度。对于从事专业图形设计的人来说显卡非常重要。民用和军用显卡图形芯片供应商主要包括AMD(超微半导体)和Nvidia(英伟达)2家。现在的top500计算机,都包含显卡计算核心。在科学计算中,显卡被称为显示加速卡。

什么是显存?

也被叫做帧缓存,它的作用是用来存储显卡芯片处理过或者即将提取的渲染数据。如同计算机的内存一样,显存是用来存储要处理的图形信息的部件。

显卡、显卡驱动、CUDA之间的关系

  • 显卡:(GPU),主流是NVIDIA的GPU,因为深度学习本身需要大量计算。GPU的并行计算能力,在过去几年里恰当地满足了深度学习的需求。AMD的GPU基本没有什么支持,可以不用考虑。
  • 驱动:没有显卡驱动,就不能识别GPU硬件,不能调用其计算资源。但是呢,NVIDIA在Linux上的驱动安装特别麻烦,尤其对于新手简直就是噩梦。得屏蔽第三方显卡驱动。下面会给出教程。
  • CUDA:是显卡厂商NVIDIA推出的只能用于自家GPU的并行计算框架。只有安装这个框架才能够进行复杂的并行计算。主流的深度学习框架也都是基于CUDA进行GPU并行加速的,几乎无一例外。还有一个叫做cudnn,是针对深度卷积神经网络的加速库。

为什么GPU特别擅长处理图像数据呢?

这是因为图像上的每一个像素点都有被处理的需要,而且每个像素点处理的过程和方式都十分相似,GPU就是用很多简单的计算单元去完成大量的计算任务,类似于纯粹的人海战术。GPU不仅可以在图像处理领域大显身手,它还被用来科学计算、密码激活成功教程、数值分析,海量数据处理(排序,Map-Reduce等),金融分析等需要大规模并行计算的领域。

查看自己电脑是否可以使用GPU加速?

想要使用GPU加速,则需要安装cuda,所以首先需要自己的电脑显卡是否支持cuda的安装,也就是查看自己的电脑里面有没有NVIDA的独立显卡,这里再说明一下,AMD的显卡不支持安装cuda来进行加速,具体查看步骤如下:

第一步:开始菜单输入框输入设备管理器,打开设备管理器,找到显示适配器后点击,查看电脑显卡型号

想要使用GPU进行加速?那你必须事先了解CUDA和cuDNN「终于解决」

第二步:在NVIDA官网列表中,地址:https://developer.nvidia.com/cuda-gpus,查看自己的显卡型号是否在NVIDA列表中,若存在则可以下载cuda实现GPU加速,这里可以看到我的显卡计算力为7.5,当然如果你的显卡运算能力在3.0以下,那没有适合你的cuda版本。

想要使用GPU进行加速?那你必须事先了解CUDA和cuDNN「终于解决」

好啦,这期Windows下关于如何实现GPU进行处理和运算加速、以及查看自己的电脑是否能安装CUDA加速就到此结束了,下期正式下载安装使用,如果觉得还不错的话就关注我吧~

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